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Combinación del seguimiento de modelos y el modelado basado en restricciones para diagnósticos de estrategias de múltiples pasos

Created by
  • Haebom

Autor

Gerben van der Hoek, Johan Jeuring, Rogier Bos

Describir

Este artículo propone un método novedoso que integra dos enfoques para diagnosticar la aportación de los estudiantes en tareas paso a paso: el seguimiento de modelos y el modelado basado en restricciones. El seguimiento de modelos se centra en la identificación de los pasos secuenciales de resolución de problemas que realizan los estudiantes, mientras que el modelado basado en restricciones permite diagnosticar la aportación de los estudiantes incluso cuando se combinan varios pasos en uno solo. El método propuesto define las restricciones como propiedades que la aportación de los estudiantes tiene en común con los pasos de una estrategia, lo que permite proporcionar diagnósticos cuando los estudiantes se desvían de una estrategia incluso al combinar varios pasos. En este estudio, exploramos el diseño de un sistema de diagnóstico de estrategias de varios pasos y evaluamos estos diagnósticos. Como prueba de concepto, generamos diagnósticos para un conjunto de datos existente (n = 2136) que contiene los pasos que dan los estudiantes al resolver ecuaciones cuadráticas y los comparamos con los diagnósticos del sistema realizados por dos profesores en una muestra de aplicaciones de estrategias de los estudiantes (n = 70) y desviaciones de estrategias (n = 70). Como resultado, se encontró que los diagnósticos del sistema eran consistentes con la codificación del profesor para los 140 pasos del estudiante.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Presentamos un método novedoso que integra el rastreo de modelos y el modelado basado en restricciones para proporcionar una evaluación más precisa y completa de los procesos de resolución de problemas de varios pasos de los estudiantes. Muestra alta precisión en una tarea específica de resolución de ecuaciones cuadráticas.
Limitations: Dado que se evaluó utilizando únicamente datos de una tarea específica de resolución de ecuaciones cuadráticas, se requiere mayor investigación para generalizarlo a otros tipos de tareas o a una mayor variedad de datos de estudiantes. Se requiere mayor investigación sobre la escalabilidad del sistema actual y su aplicabilidad a una gama más amplia de tipos de problemas. El tamaño de la muestra podría ser limitado.
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